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雷鋒網按：本文作者應行仁，來自北郵人機與認知實驗室（公號：人機與認知實驗室）。本文是關于機器是否有思考能力探索的下篇，上篇可看這里：《機器究竟能不能思考？（上）》
早期人們對心智問題的研究，基本是內省的感悟，這個感悟構建的心理學獨立于物理世界之外，表現為物質和心靈的二元論。到了20世紀，行為主義開始流行，不講主觀感覺只重客觀行為，觀察人的外在表現和傾向，不在乎所謂的心理解釋。計算機發明后，特別是圖靈的工作，功能主義取代了行為主義，成為心靈和智能研究的主流。在功能主義旗幟下的計算主義，以實現功能的計算來窺探認知，至今仍是人工智能研究和認知科學的標準范式。
17世紀英國哲學家霍布斯說：“思想就是計算”。
計算主義（computationalism）將認知過程理解為計算的過程，認為所謂心理狀態、心理活動和心理過程不過是智能系統的計算狀態、計算活動和計算過程，總之認知就是計算。這個認知計算主義稱為“心智的計算理論”（the Computational Theory of Mind）。它是廣義計算主義的最初領域，也稱為狹義計算主義。
計算主義接著進入生命鄰域。數學家電子計算機的構建師馮·諾依曼說：生命系統可以看作是一臺自動機，自動機包含程序與數據兩部分，依程序化的指令對數據進行信息處理。他提出了元胞自動機的概念，元胞依其周邊關系（輸入數據）按簡單的規則（程序），決定它下一步的命運（輸出數據）。程序是元胞個體生命存亡和繁衍的算法，元胞族的分布數據是對生命特征的描述，如同細胞族之于生物體。人們以此研究人工生命，對自然生命的理解有了新的視角，認為生命的本質，不是構成生命的物質材料，而是計算?；蚩茖W的發展進一步豐富了計算主義的生命觀?；蚴巧锛毎械乃惴ǔ绦?，如同元胞自動機的程序一樣左右著生物的種類、形態和命運。信息、算法和計算成為理解生命本質的重要概念。
物理學，先驗地相信世界是按照一定規則運動的，用數學公式來表達其中的關系。
因此計算可以揭示物理世界中各種形態的變化和性質。但是世間萬物并非都像鐘表一樣有著精細脆弱的結構，也難有天然系統像電子計算機一樣的集中串行計算，它們是怎么運作的？S．Wolfram系統地研究元胞自動機的狀態變化，發現自然界許多復雜的形態，如雪花、巖石和葉子，都不難用元胞自動機的機制來生成，它們按照極為簡單的規則并行運算，世間萬象只是不同規則自動機的運行狀態。他將研究元胞自動機的成果寫了一本巨厚的書叫《一種新科學》，相信這將對物理、化學、生物和科學主流有著革命性的影響。物理學有些計算主義者，覺得時空是離散的，這個世界與其說是在連續時空下運行，不如說是無數的個體按照簡單規則，在時空晶格中計算的演化。有人認為宇宙是一個計算系統，信息是萬物之源，宇宙的歷史是不斷的量子計算過程，物質是宇宙計算機的硬件，宇宙的奧秘在于程序的密碼。
與過去只是冥想中哲學的猜測不同，現代計算機升級了思考者手中的紙與筆，給計算主義提供了一個萬用的工具，可供構建各種功能模型，在計算中考察狀態的變化。它讓我們可以窺探和理解基于物質之上的系統狀態和變化過程。許多過去難以探究的現象，也許不過是系統在簡單規則演化下，涌現出的宏觀性質。到了現代，計算已經成為與實驗和理論三足鼎立，支撐著各種科學的理論基礎和研究方法，在哲學上成為了審視世界一種新的觀念。
生物和物理上的元胞自動機和人工神經網絡，屬于聯結主義模型的計算。它們是最早被研究，現在已是人工智能研究的主流。但計算主義在上世紀很長時間，被稱為“經典心智的計算理論（CCTM）”中的符號主義所主導。它建構在近代數理邏輯亮麗的研究基礎上，有著清晰的機理脈絡。它模仿人類的理性，以謂詞邏輯的運算和啟發式的搜尋，通過符號運算來獲得得機器的智能。這個基于邏輯推理和知識系統的智能研究路線，使得專家系統在70和80年代成為人工智能的代名詞，期許可以用之解讀心智。那時人們相信，理論上，只要有適當的程序，計算機就可以像人一樣地理性思考。實現具有人類智慧的機器，只是一個工程問題了。
80年代，當計算主義信心滿滿地研究智能、展望未來時，哲學家塞爾用“中文房間”思想實驗，提出質疑。塞爾形象地模擬專家系統的符號運算，說他不懂中文，躲在裝有許多中文字片的房間里，收到外面傳來中文字條，他只是按預訂的規則挑選對應的中文字片，作為回復，就給人一種能用中文思考的感覺。計算機也是如此，只是按規則搬弄字符，無論表現得多么神奇，其實都不會思考。
那時的AI是按照符號主義的思想來構建的，認為認知和思維的基本單元是符號，知識用符號依句法形成符號串表示為命題，認知是按形式邏輯處理符號串的過程，研究的工作是怎么最有效地搜索知識庫來求解。塞爾質疑心靈活動能夠通過這樣機械式的計算來描述。
他認為思考不是簡單的邏輯運算，必須由具有內在因果性的機制和意向性的動力來驅動。當問起，肉包與窩頭那樣更好吃時，中國人腦子里浮現出兩者的形象、香氣和味道，在喜好的意向驅動下，組織成語言作答。而專家系統和中文房間中的塞爾，都沒有對肉包和窩頭真切的感覺，只是分析句法，依搜索到最佳的字片回答。雖然惟妙惟肖，但談不上理解中文，更沒有思想。
專家系統的研究者認為，人類理性思考也不是按照塞爾所說方式進行的。當人們問起1+2等于幾，可能會想起一個蘋果和兩個蘋果，也可能是背誦答案。但是對更需要理性的問題，如問7×8時，則一定是按九九表作答。科學上的很多概念，比如原子、電磁波、基因、超越數，人們都沒有直接感性的經驗，所有這類問題的回答，都是根據書本知識的記憶和推理來的。難道這樣的工作也談不上理解和思想？
然而，塞爾是哲學家，他關心的不是按照科學理論和邏輯推理所構造，那個被認為是客觀世界的科學認知。他關心是意識和思維，人的內心與外在環境的互動，這涉及的是語義內容的感知、思考過程的因果機制和在這之上的意向力驅動。
塞爾說：程序完全是在形式上的工作（語句形式的，syntactic）；人的思想則具有心理的內容（語義上的，semantics）；語句形式既非由語義內容構成，也不足以確定語義的內容。所以計算機程序下的操作不觸及語言的內涵，不構成思考，也不足以反映思想。
即使專家系統的知識庫，如同詞典一樣裝有對符號解釋的句子，人們綜合句法分析和自己經驗可以解讀語義。但這只是對人類讀者而言是如此，計算機本身只是個形式推理的工具，對各種符號串依句法和邏輯規則下做符號運算，即使對知識庫中的解釋句子也是如此，機器不需要也不存在著理解，只是對符號串進行形式加工而已，機器的運作與這些符號串中的語義無關。
反駁者說，抽象的形式系統確實并非如此，但實現形式系統的機器卻與符號串中的內容有關。當回答理性問題時，人和機器在抽象意義下都是一個形式推理機器，只是實現其功能的具體系統不同而已。單就程序而言，它只是按邏輯分析句法，搜尋最佳答案。但運行程序的計算機系統是由許多門電路組成，每個字符串都有它物理狀態的含義，這也是一種符合句子表達的語義，盡管這個語義與理解這語句的人類解讀不同，但不能否認計算機系統的答案也是在它的語義解讀下，根據最佳回復的“意向”驅動，依電子電路和計算機系統下含義的物理因果機制來運作的。人類和計算機，對這類理性問題都在模擬形式推理系統，盡管對語義的解讀不同，但輸出結果應該并無二致。智能的評判應該是中立的，不能基于人類沙文主義，歧視不同的機制和意向。
然而對于感性問題，許多問題的答案并非是邏輯的，這需要是模式識別的智能，進行聯想式的判斷。形式系統在此則顯得笨拙和僵化，與人類的表現差異巨大。所以基于符號主義的中文房間在回答理性問題可能通過圖靈測試，對感性問題則不能。對輸入語句分析處理中，語義內容中關聯的不同造成這個差異。這個不足一直等到聯結主義的智能機器出現才得以消減。
除了塞爾在哲學方面的質疑，計算主義的另一個挑戰來自數學。既然等價于圖靈機的現代計算機只是實現一個形式系統，哥德爾定理說，一個包含著算術的自洽系統，一定存在著不能被它證明的命題，這意味著人類的心靈能夠“看出”某個命題真偽，但不能被形式推理所證明。因此人的心靈能力，不能被擁有不矛盾知識的形式系統所刻畫。這確實指出了以邏輯推理為核心的智能系統的局限，專家系統的AI身陷其中。
這些對“經典心智的計算理論（CCTM）”挑戰的背景，都是計算機只能在實驗室中玩五子棋的年代，到現在的30多年中，心智研究的計算模型回歸聯結主義，AI主流已經從符號主義，轉到深度學習機器的聯結主義機制上了。其主導代表是人工神經元網絡，一個神經元有著與多個神經元聯結的輸入，對此加以各自的權重累計起來與閾值相較，其功能是在多元空間輸入值中，劃出一條直線作個模糊的判斷。改變聯結輸入的權重可以改變這判斷的傾向。神經網絡是由巨量的神經元聯結而成，而聯結的權重可以通過樣本的學習來調整，以求網絡能夠最大程度地擁有這些樣本的知識。神經網絡通過學習，獲得了如同人類一樣，能夠舉一反三、由此及彼，聯想推測的“感性”認知能力。近些年來，以聯結主義為核心的機器智能已具備不輸人類識別聲音和圖像的能力，在棋類智力對抗中打敗了人類。
2014年英國雷丁大學舉辦一場“圖靈測試”，俄羅斯團隊開發的“尤金·古茲曼”軟件，成功地通過測試，讓33%的裁判相信它是一個烏克蘭的 13 歲男孩。
有人疑惑，這些人工神經元網絡，至今還不是仍在與圖靈機等價的電子計算機上實現的嗎？從理論上說，這仍然是一個形式推理系統，它怎么不被哥德爾定理所限？在理論上，語言形式的操作不及語義，也必如塞爾所述，應該并無本質的突破吧？答案是“模擬”。這里是以比特（bits）為單元的形式運算系統，在低層支持著對神經網絡系統聯結并行運算的模擬。正如人類以大腦神經系統在低層支持著邏輯推理的模擬。又如手工計算和計算機的工作都在有限世界，但可以模擬無窮的世界。在有限的世界里不能實現也不可企及無限世界中的事物，但用有限的數字計數，以及計算機用有限的門電路狀態，可以任何需要的精度模擬表達無理數的功用。計算機模擬神經網絡系統也是如此。語言形式的操作仍然不及語義，但神經網絡系統回答問題時，不僅僅是形式操作，系統不只模擬邏輯推理，也在低層模擬對語義的聯想。
塞爾笑了，我說過，我早在1980年用“中文房間”說明，這個人工智能的機器只是一個模擬的扮演。復制和模擬是不同的概念，“理解”與“理解的模擬”不能混為一談！
這說法貌似有理，但難以深究。金屬的人工心臟是模擬，還是復制了心臟功能？行走通常是用腿來實現的生物現象，那么用假肢是真的在走，還是在模擬行走？有金屬腿的機器人呢？科學研究中任何的概念都是一種抽象的歸類，抓住本質的一些共同屬性，忽略無關細節上的差異。所以有些哲學家認為，如果某一概念的所有屬性都是依賴于功能性的結構，而不是其他細節，那么具有這些相同屬性的模擬與實現復制就是同一回事。這樣看來，圖靈測試已是直擊智能的本質了。計算主義在原則上并沒有出錯。 至于塞爾的中文房間和符號主義AI不能很好地解讀心靈，那不過是形式推理系統的局限，能夠通過圖靈測試的全能機（Oracle machine）并非如此。
從進化的觀點來看，塞爾說功能不足以確定心靈也是站不住腳的。因為生物依賴于功能來面對生存競爭自然淘汰，如果心靈與功能無關，那它怎么能在進化中，從低等簡單的物質產生并被保留下來？
經典心智的計算理論（CCTM）以符號主義清晰的形式推理程序，讓人可以沿著串行程序運行的軌跡，分析計算過程的細節來理解它所表現的功能。使得它成為研究的犀利工具。由于它的局限性，現在的主流轉到了聯結主義模型。
聯結主義雖然成果斐然，微觀機制極其簡單清晰，但巨量的單元，復雜的聯結，并行的計算，卻讓人們迷失在追蹤和綜合上。人們知其然而不知其所以然了，對發展也失去了理論指導，只能在模擬自然造化中摸索爬行。這條道路上成果輝煌，技術上有突破性的進展，按其趨勢，不難造出麓美于人類的智能機器，但我們同時失去了分析解剖的刀，對心靈問題的深入理解依舊茫然。
【參考資料】
1、Stanford Encyclopedia ofPhilosophy：The Computational Theory of Mind
2、Internet Encyclopedia ofPhilosophy：The Computational Theory of Mind
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